всегда однозначно следует заявленной посылке, если заданы четкие правила выполнения условия, например «если А, то Б», или «если А и Б, то В». При нечеткой логике границы выполнения условия не определены или определены нечетко: «если А, то в промежутке времени <Т1, Т2> Б может быть много больше В, а может быть почти равно В» — все зависит от начальных и текущих условий, которые могут быстро измениться даже внутри зафиксированного промежутка времени <T1 T2>.
Алгоритмы для анализа таких ситуаций реализуют, как правило, сценарные варианты развития ситуации с оценкой риска каждого варианта. Соответственно, ИС в таком случае, помимо стандартных функций сбора, хранения и передачи данных, должна содержать модули, реализующие обработку и многовариантный анализ информации. Поскольку развитие бизнес-ситуации может определяться несколькими параметрами, и модели, описывающие такие ситуации, редко бывают линейными, то реальная задача чаще всего сводится к задачам многофакторного оценивания и нелинейной оптимизации. В связи с этим аналитические модули ИС поддержки принятия решения (Decision Support System — DSS), экспертных систем (Expert Information System — EIS), систем поддержки исполнения решения (Executive Support System — ESS), диагностических систем (Diagnostic Information System — DIS), систем распознавания изображений (Image Recognition System — IRS), а также поисковых систем (Searching System) обычно строятся с использованием принципов, называемых принципами искусственного интеллекта.